数据挖掘在电信宽带客户流失预警中的应用研究 ————以珠三角某电信企业宽带客户为例

发布时间：2023-04-21 22:45

　　近年来,我国的通信事业发展迅猛,但是随着竞争的加剧,客户增长逐渐趋于缓慢,客户流失问题一直困扰着企业的管理者。客户是企业的利润之源,有效的管理客户流失,对于企业的生存和发展有着至关重要的意义。目前对客户流失的研究,都只是从客户满意、客户转换成本等片面的角度对客户流失进行研究;客户流失管理实践缺乏一个有效的理论作为支撑。 本文以珠三角某电信公司宽带客户为研究对象,在前人单纯使用消费记录预测客户流失的基础上,将客户自身属性、不满意因素以及客户转换成本引入客户流失模型的训练过程,并在流失模型训练之前进行单因素影响差异分析,提高建模的科学性;获得流失模型后对其进行成本敏感控制改进,最后评估模型的效果。 本研究的主要结论有:(1)将客户自身属性、客户不满意和转换成本等引入到客户流失预警模型中,建立了宽带客户流失预警模型,为电信运营企业有效的进行客户挽留提供了有效的手段;(2)通过分析珠三角宽带客户流失的特征,发现了珠三角宽带客户一些新的流失规律:如:乡村客户流失率明显高于城市客户;广州、东莞客户流失率高于佛山、江门;接入带宽>8M或<1M的客户流失率明显高于其他客户等。

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

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中文摘要
ABSTRACT
目录
图表目录
1 绪论
    1.1 研究的背景
        1.1.1 我国及珠三角地区宽带客户发展状况
        1.1.2 珠三角地区宽带市场竞争状况
        1.1.3 电信行业客户流失背景
        1.1.4 国内外客户流失管理现状
    1.2 本文的内容、创新点及架构
        1.2.1 本文的主要内容及创新点
        1.2.2 本文的架构
2 文献综述
    2.1 客户流失理论综述
        2.1.1 客户流失研究综述
        2.1.2 客户流失关键影响因子
            1 客户不满意
            2 转换成本
            3 客户自身因素
        2.1.3 客户挽留价值
    2.2 数据挖掘理论文献综述
        2.2.1 数据挖掘定义与发展
        2.2.2 数据挖掘技术分类
        2.2.3 数据挖掘流程
        2.2.4 数据挖掘算法
3 研究设计
    3.1 本文研究的对象
    3.2 预警模型设计
    3.3 预测模型时间轴设计
4 客户流失预警建模应用
    4.1 商业理解
    4.2 数据理解
        4.2.1 研究样本及变量的确定
        4.2.2 探索性数据分析
    4.3 数据准备
        4.3.1 数据准备过程
        4.3.2 数据准备结果
    4.4 模型建立
        4.4.1 单变量影响差异分析
        4.4.2 客户流失预警建模
        4.4.3 模型训练结果
        4.4.4 模型测试与改进
    4.5 模型评估
        4.5.1 模型的效果评估
    4.6 模型实施
5 结论与展望
    5.1 研究结果
    5.2 研究的不足及今后研究方向
注释
参考文献
致谢



本文编号：3796393